Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Perencanaan Dan Pengendalian Persediaan Material | Febrina | Aisyah | Rudi

## PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN MATERIAL MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO DAN EOQ PROBABILISTIK
(STUDI KASUS: PT PLN UP3 KEDIRI)
Febrina Dzuldah Yudistira 1) , Aisyah Larasati 2) , Rudi Nurdiansyah 3)
1,2,3) Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Malang Email : Febrinadzuldah@gmail.com
Abstrak, Pada  data  historis  permintaan  menunjukkan  adanya stockout pada  material  utama  dalam  pelayanan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan permintaan material per hari pada bulan Januari–Desember 2023 dengan Simulasi Monte Carlo, menentukan kuantitas pemesanan yang ekonomis, reorder point dan safety stock menggunakan  metode  EOQ  probabilistik  dan  membandingkan  total  biaya  persediaan  material  hasil penelitian  dengan   kondisi  saat  ini.  Analisis  dilakukan  dengan  dua  metode  yang  mengkombinasikan  metode Simulasi Monte Carlo untuk memprediksi jumlah permintaan pelanggan listrik 3 fasa harian di masa yang akan datang dan EOQ Probabilistik untuk menentukan kuantitas pemesanan yang ekonomis, titik pemesanan kembali dan persediaan pengaman. Berdasarkan hasil penelitian dengan metode Simulasi Monte Carlo pada material kWh METER 5-80 A, MCB 16 A, MCB 25 A, CABLE POWER NFA2X-T 3X70+1X70 berturut-turut diperoleh 1076 unit,  321  unit,  340  unit,  99.020  meter.  Pada  analisis  EOQ  Probabilistik  diketahui  kuantitas  pemesanan  yang ekonomis pada kWh METER 5-80 A, MCB 16 A, MCB 25 A, CABLE POWER NFA2X-T 3X70+1X70 berturut- turut sejumlah 72 unit, 47 unit, 48 unit 4000 meter. Selanjutnya, pada persediaan pengaman material kWh METER 5-80 A, MCB 16 A, MCB 25 A, CABLE POWER NFA2X-T 3X70+1X70 berturut-turut sejumlah 12 unit, 5 unit, 7 unit dan 1518 meter. Serta titik pemesanan kembali material kWh METER 5-80 A, MCB 16 A, MCB 25 A, CABLE POWER NFA2X-T 3X70+1X70  berturut-turut sejumlah 73 unit, 54 unit, 53 unit. Pada material kWh METER 5-80 A, MCB 16A, MCB 25A,CABLE POWER NFA2X-T 3X70+1X70 penurunan biaya persediaan berturut-turut  sebesar Rp9.400.394,  Rp117.629,  Rp87.462,  Rp2.575.183.  Total biaya  persediaan  dan  frekuensi pemesanan lebih rendah dibandingkan dengan kebijakan Perusahaan.Dengan demikian, hasil penelitian ini dapat meningkatkan efisiensi operasional dengan  mengurangi  total biaya persediaan dan  meningkatkan layanan bagi pelanggan.
Kata kunci : Pengendalian Persediaan, Simulasi Monte Carlo, Economic Order Quantity Probabilistik

## PENDAHULUAN
Permintaan  energi  terkait  instalasi jaringan listrik semakin meningkat sejalan pula dengan kebutuhan material yang terus meningkat.  Permintaan  yang  tidak  menentu akibat  dari  kondisi  lapangan  yang  tidak  dapat diprediksi secara pasti menyebabkan ketidakseimbangan antara jumlah material dan pemakaian di lapangan.
Gambar 1. Permintaan Pelanggan 3 Fasa
Gambar 1 menunjukkan permintaan pelayanan pelanggan  pasang  baru  dan  perubahan  daya pada  tahun  2022  yang  menunjukkan  bahwa permintaan  pelayanan  pelanggan  3  fasa  tidak menentu pada setiap bulannya.
Material utama pada kegiatan pelayanan pelanggan adalah kWh METER 5-80 A,  MCB  16  A,  MCB  25 A,  CABLE  POWER NFA2X-T  3X70+1X70.  Jika  material  tersebut mengalami stock out proses instalasi pelayanan pelanggan akan terhambat. Selama ini perusahaan  melakukan  pemesanan  material didasarkan pada jumlah pelanggan yang masuk pada  daftar  potensi,  ulasan  persediaan  akhir material serta rata-rata data permintaan pada 3 bulan  sebelumnya.  Hal  ini  menyebabkan kurang optimalnya perencanaan dan pengendalian material, sehingga menyebabkan stockout pada  material  tertentu.  Kekurangan persediaan material menyebabkan PT PLN UP3 Kediri menunda kesempatan untuk
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Perencanaan Dan Pengendalian Persediaan Material | Febrina | Aisyah | Rudi
memperoleh  keuntungan  penjualan  energi (kWh)  dan  tidak  mencapai  standar  waktu pelayanan.  Oleh  karena  itu,  perencanaan  dan pengendalian  material  perlu  dilakukan  untuk menganalisis kebutuhan  material.  Model simulasi  Monte  Carlo    merupakan  bentuk simulasi  probabilistik,  dapat  digunakan  untuk memprediksi serta menyimulasikan permintaan pelanggan  listrik  3  fasa  di  masa  yang  akan datang.
Kemudian  dilanjutkan  perhitungan Economic Order Qunatity. Permasalahan yang dihadapi oleh perusahaan terkait adalah berapa banyak material yang harus dipesan dan kapan harus  memesan  material  yang  optimal,  untuk mengatasi  permasalahan  tersebut  dibutuhkan metode  yang  dapat  memberikan  jumlah pemesanan  yang  optimal  (Limansyah  and Lesmono  2019).  Namun  penggunaan  metode EOQ  dibatasi  oleh  asumsi  yang  menganggap semua  parameter  diketahui  secara  pasti sedangkan  permintaan  berfluktuasi  dan lead time tidak  diketahui  secara  pasti  memerlukan pendekatan  model  probabilistik  (Diniaty, dkk.,2020).
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah dipaparkan diatas Penelitian ini bertujuan untuk menentukan permintaan material per hari pada bulan Januari–Desember 2023 dengan Simulasi Monte Carlo, Selain itu, menentukan kuantitas pemesanan  yang  ekonomis,  reorder  point  dan safety  stock  menggunakan  metode  EOQ probabilistik terhadap material dan membandingkan total biaya persediaan material  hasil  penelitian  dengan    kondisi  saat ini.

## METODE
Data  yang  diperlukan  pada  penelitian ini  berupa  data  mutasi  masuk  dan  keluar  per hari  pada  periode  2022,  biaya  persediaan, prosedur melakukan perencanaan dan pengendalian  material,  prosedur  mengatasi kekurangan material, proses pemenuhan permintaan  pelanggan  saat  terjadi stockout
material. Langkah pengolahan dan analisis data yang dilakukan sebagai berikut :
a. Penentuan  jumlah  permintaan,  distribusi probabilitas,  distribusi  kumulatif,  interval bilangan  acak,  pembangkitan  bilangan acak, dan penentuan hasil Simulasi Monte Carlo.
b. Tahapan selanjutnya validasi dan verifikasi hasil simulasi.
c. Selanjutnya dilakukan perhitungan akurasi hasil  Simulasi  Monte  Carlo.  Adapun dalam  menghitung  keakurasian  hasil Simulasi Monte Carlo dapat menggunakan MAD  (Mean  Absolute  Deviation),  MSE (Mean  Squared  Error),  MAPE  (Mean Absolute Percent Error).
d. Jika  hasil  simulasi  telah  valid  dan  akurat maka dapat dilanjutkan perhitungan EOQ Probabilistik  untuk  mengetahui  kuantitas pemesanan, persediaan pengaman dan titik pemesanan  kembali pada  persediaan material.
e. Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  total biaya  persediaan  material  kondisi  aktual dengan hasil penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Peramalan Permintaan Dengan Simulasi Monte Carlo
Tahap  awal  dalam  metode  Simulasi monte  Carlo  adalah  Menetapkan  Distribusi Probabilitas,  Distribusi  Kumulatif,  Interval. Interval  bilangan  acak  berperan  sebagai pembatas  dan  acuan  dari  hasil  simulasi berdasarkan bilangan acak yang dihasilkan.
a. Material kWh METER 5-80 A Permintaan material kWh METER 5-80 A  pada  tahun  2022  terjadi  sebanyak  254  hari dengan  jumlah  1034  unit  dan  rata-rata permintaan  sejumlah  4  unit.  Pada  Tabel  1 disajikan  distribusi  probabilitas  dan  kumulatif secara  keseluruhan  pada  permintaan  harian lainnya.

## Tabel 1. Distribusi Probabilitas dan Kumulatif kWh METER 5-80 A
Permintaan Harian (unit/hari) Frekuensi Permintaan (kali/tahun) Jumlah Permintaan (unit/tahun) Distribusi Probabilitas Distribusi Kumulatif Interval Bilangan Acak 0 138 0 0,531 0,531 0-531 1 8 8 0,031 0,562 532-562 2 11 22 0,042 0,604 563-604 3 11 33 0,042 0,646 605-646 4 12 48 0,046 0,692 647-692 5 11 55 0,042 0,735 693-735
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Perencanaan Dan Pengendalian Persediaan Material | Febrina | Aisyah | Rudi
Permintaan Harian (unit/hari) Frekuensi Permintaan (kali/tahun) Jumlah Permintaan (unit/tahun) Distribusi Probabilitas Distribusi Kumulatif Interval Bilangan Acak 6 9 54 0,035 0,769 736-769 7 9 63 0,035 0,804 770-804 8 7 56 0,027 0,831 805-831 9 6 54 0,023 0,854 832-854 10 6 60 0,023 0,877 855-877 11 3 33 0,012 0,888 878-888 12 4 48 0,015 0,904 889-904 13 3 39 0,012 0,915 905-915 14 4 56 0,015 0,931 916-931 15 1 15 0,004 0,935 932-935 16 3 48 0,012 0,946 936-946 17 1 17 0,004 0,950 947-950 18 2 36 0,008 0,958 951-958 19 2 38 0,008 0,965 959-965 20 1 20 0,004 0,969 966-969 22 2 44 0,008 0,977 970-977 23 1 23 0,004 0,981 978-981 26 1 26 0,004 0,985 982-985 30 1 30 0,004 0,988 986-988 32 1 32 0,004 0,992 989-992 33 1 33 0,004 0,996 993-996 43 1 43 0,004 1,000 997-1000 Jumlah 260 1034 1,000
Pada  permintaan  variasi  1  unit/hari diketahui  frekuensinya  sebesar  8  kali  dan diketahui  bahwa  distribusi  probabilitasnya sebesar  0,031  atau  sebesar  3%  juga  distribusi kumulatifnya  sebesar  0,562  maka  intervalnya 532-562 terdiri dari (532, ... , 561, 562) begitu seterusnya.
b. Material MCB 16 A Permintaan  pada  material  MCB  16  A pada  tahun  2022  selama  260  hari  dengan jumlah  permintaan  307  unit  dan  rata-rata permintaan sebanyak 1 unit/hari. Pada Tabel 2 disajikan  hasil  perhitungan  dari  distribusi probabilitas material MCB 16 A.
Tabel 2. Hasil Distribusi Probabilitas dan Kumulatif  MCB 16 A
Permintaan Harian (unit/hari) Frekuensi Permintaan (kali/tahun) Jumlah Permintaan (unit/tahun) Distribusi Probabilitas Distribusi Kumulatif Interval Bilangan Acak 0 181 0 0,696 0,696 0-696 1 23 23 0,088 0,785 697-785 2 18 36 0,069 0,854 786-854 3 7 21 0,027 0,881 855-881 4 9 36 0,035 0,915 882-915 5 7 35 0,027 0,942 916-942 6 3 18 0,012 0,954 943-954 7 3 21 0,012 0,965 955-965 8 3 24 0,012 0,977 966-977 9 2 18 0,008 0,985 978-985 10 1 10 0,004 0,988 986-988 13 1 13 0,004 0,992 989-992 22 1 22 0,004 0,996 993-996 30 1 30 0,004 1,000 997-1000 Jumlah 260 307 1,000
Pada  permintaan  variasi  1  unit/hari  diketahui frekuensinya  sebesar  23  kali  dan  diketahui bahwa distribusi probabilitasnya sebesar 0,088 juga  distribusi  kumulatifnya  sebesar  0,785
maka  intervalnya  697  -  785  (terdiri  dari  697, 698, 699, …, 784, 785), begitu seterusnya.
c. Material MCB 25 A
Pada  data  permintaan  diketahui  material MCB  25  A  pada  tahun  2022  selama  260  hari
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Perencanaan Dan Pengendalian Persediaan Material | Febrina | Aisyah | Rudi
dengan  jumlah  permintaan  328  unit  dan  rata- rata sebanyak 1 unit/hari dan terdapat 11 varian permintaan.  Pada  Tabel  3  disajikan  hasil
perhitungan dari distribusi probabilitas material MCB 25 A.
Tabel 3. Hasil Distribusi Probabilitas dan Kumulatif MCB 25 A
Permintaan Harian (unit/hari) Frekuensi Permintaan (unit/hari) Jumlah Permintaan (unit/tahun) Distribusi Probabilitas Distribusi Kumulatif Interval Bilangan Acak 0 165 0 0,635 0,635 0-635 1 33 33 0,127 0,762 636-762 2 18 36 0,069 0,831 763-831 3 18 54 0,069 0,900 832-900 4 11 44 0,042 0,942 901-942 5 6 30 0,023 0,965 943-965 6 4 24 0,015 0,981 966-981 7 2 14 0,008 0,988 982-988 8 1 8 0,004 0,992 989-992 30 1 30 0,004 0,996 993-996 55 1 55 0,004 1,000 996-1000 Jumlah 260 328 1,000
Pada  permintaan  variasi  1  unit/hari  diketahui frekuensinya  sebesar  33  kali  dan  diketahui bahwa distribusi probabilitasnya sebesar 0,127 juga  distribusi  kumulatifnya  sebesar  0,762 maka  intervalnya  636  -  762  (terdiri  dari  636, 637, 638, …, 760, 751), begitu seterusnya. d. Material CABLE POWER
NFA2X- 3X70+1X70
Pada  data  permintaan  diketahui  bahwa permintaan  pada  material  CABLE  POWER NFA2X-T  3X70+1X70  pada  tahun  2022 sebanyak  260  hari  dengan  jumlah  permintaan sebanyak  94.792  meter  dan  rata-rata  sejumlah 390  meter/hari.  Pada  Tabel  4  ditunjukkan interval  kelas  material  CABLE  POWER NFA2X-T 3X70+1X70.
Tabel 4. Hasil Distribusi Probabilitas dan Kumulatif Material CABLE POWER NFA2X-T X70+1X70
Interval Kelas Nilai Tengah Frekuensi (kali/tahun) Distribusi Probabilitas Distribusi Kumulatif Interval Bilangan Acak 0-27 14 159 0,612 0,612 0-612 28-748 388 66 0,254 0,865 613-865 749-1469 1109 16 0,062 0,927 866-927 1470-2189 1830 7 0,027 0,954 928-954 2190-2910 2550 3 0,012 0,965 955-965 2911-3631 3271 2 0,008 0,973 966-973 3632-4352 4012 4 0,015 0,988 974-988 4353-5073 4713 1 0,004 0,992 989-992 5074-5794 5434 0 0,000 0,992 993-993 Jumlah 260 meter/tahun
Pada permintaan interval 28 – 748 dengan nilai tengah  sebesar  388  diketahui  frekuensinya sebesar 66 kali dan diketahui bahwa distribusi probabilitasnya sebesar 0,272 atau sebesar 27% juga  distribusi  kumulatifnya  sebesar  0,856 maka  intervalnya  585  -  856  (terdiri  dari  585, 586, 587, …, 855, 856), begitu seterusnya.

## HASIL SIMULASI MONTE CARLO
Pada  Tabel  5  pada  hari  kerja  1 ditunjukkan  bilangan  acak  sebesar  239  yang berada  pada  interval  0-531  yang  dapat  dilihat pada  Tabel  1  yang  pada  interval  tersebut ditunjukkan  permintaan  historis  sebesar  0,
maka  hasil  simulasinya  adalah  0  unit,  begitu seterusnya.
Tabel  5.  Hasil  Simulasi  Permintaan  kWh

## METER 5-80 A
Hari Kerja Bilangan Acak Hasil Simulasi Permintaan (unit) 1 239 0 . . . 258 840 9 260 569 2 Jumlah 1076 Rata-rata per hari 4
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Perencanaan Dan Pengendalian Persediaan Material | Febrina | Aisyah | Rudi
Pada material MCB 16 A, berdasarkan Tabel 6 ditunjukkan pada hari 1 bilangan acak sebesar  306  yang  berada  pada  interval  0-696 yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  2  yang  pada interval  tersebut  ditunjukkan  permintaan historis  sebesar  0,  maka  hasil  simulasinya adalah 0 unit, begitu seterusnya.

## Tabel 6. Hasil Simulasi Permintaan MCB 16A
Hari Kerja Bilangan Acak Hasil Simulasi Permintaan (Unit) 1 306 0 . . 258 243 0 259 865 3 Jumlah 321 Rata-rata per hari 2
Pada material MCB 25 A, berdasarkan Tabel 7 pada hari 1 ditunjukkan bilangan acak sebesar  172  yang  berada  pada  interval  0-635 yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  3  yang  pada interval  tersebut  ditunjukkan  permintaan historis  sebesar  0,  maka  hasil  simulasinya adalah 0 unit, begitu seterusnya.

## Tabel 7. Hasil Simulasi Permintaan MCB 25 A
Hari Kerja Bilangan Acak Hasil Simulasi Permintaan (Unit) 1 172 0 2 112 0 . . . 258 219 0 Jumlah 340 Rata-rata per hari 2 Pada material CABLE POWER
NFA2X-T  3X70+1X70,  berdasarkan  Tabel  8 ditunjukan  bilangan  acak  sebesar  593  yang berada pada interval 0-612  yang dapat dilihat pada  Tabel  4  yang  pada  interval  tersebut ditunjukkan  permintaan  historis  sebesar  14m, maka  hasil  simulasinya  adalah  14m,  begitu seterusnya.
Tabel 8. Hasil Simulasi Permintaan CABLE .............. POWER NFA2X-T 3X70+1X70 Hari Kerja Bilangan Acak Hasil Simulasi Permintaan (meter) 1 593 14 2 648 388 . . . 258 215 14 Jumlah 99.022 Rata-rata per hari 381
Menentukan Nilai Ekspektasi Kekurangan Permintaan yang Tidak Dipenuhi (N) Perhitungan nilai
ekspektasi kekurangan  permintaan  yang  tidak  dipenuhi (N)  membutuhkan  perhitungan  dari  standar deviasi  permintaan  (S d )  serta  standar  deviasi selama  lead  time  (S L ).    Berikut  ini  adalah tahapan dalam menghitung nilai N.
1. Perhitungan standar deviasi Permintaan Perhitungan permintaan kWh METER 50-80 A menggunakan rumus dibawah  ini.
𝑆 𝑑 =   √ ∑(𝑥𝑖 − 𝑥̄) 2 𝑛
=   √ 14219 260 =   √55 = 7,4 = 7 unit
2. Perhitungan  standar  deviasi  selama lead time
Diketahui bahwa lead time pada material kWh METER 5-80A sejumlah 15 hari.
Perhitunganya  dapat  dihitung  dengan  rumus dibawah ini.
𝑆 𝐿 = 𝑆 𝑑 𝑥 √𝐿 = 7 𝑥 √ 15 365
= 7 𝑥 0,20
= 2 uni t
3. Menentukan nilai ekspektasi kekurangan permintaan yang tidak dipenuhi (N). Perusahaan menetapkan
kemungkinan terjadinya kekurangan  persediaan ∝ tidak  lebih  dari  5% maka dapat diketahui bahwa nilai (𝑍 ∝ ) = 1,65, 𝑓(𝑍 ∝ ) = 0,1023 dan ᴪ(𝑍 𝛼 ) = 0,0206. Maka N pada  material  kWh  METER  5-80A  dapat dihitung dengan rumus di bawah
𝑁 = 𝑆 𝐿 [𝑓(𝑍 ∝ ) 𝑍 ∝ ᴪ(𝑍 𝛼 )] = 2 [ 0,1023 𝑥 1,65 𝑥 0,0206 = 0,005 𝑢𝑛𝑖𝑡
Berdasarkan perhitungan diatas dapat diketahui bahwa nilai ekspektasi kekurangan permintaan yang  tidak  dipenuhi  (N)  pada  material  kWh METER 5-80A sebesar 0,005. Hasil
Perhitungan nilai N lainnya dapat dilihat pada Tabel 10.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Perencanaan Dan Pengendalian Persediaan Material | Febrina | Aisyah | Rudi
Tabel  9.  Ekspektasi  kekurangan  permintaan yang tidak dipenuhi (N) Nama Material Nilai Ekspektasi Kekurangan Permintaan Yang Tidak Dipenuhi (N) MCB 16 A 0,003 unit MCB 25 A 0,004 unit CABLE POWER NFA2X-T 3X70+1X70 0,60 meter
Pada  material  MCB  16  A,  MCB  25  A  dan CABLE POWER NFA2X-T 3X70+1X70 nilai ekspektasi  kekurangan  permintaan  yang  tidak dipenuhi  0.003; 0,004; 0,60.
Menghitung  Ukuran  Pemesanan  Ekonomis ( 𝑸 𝑶 )
Pada  kWh  METER  5-80  A,  dalam melakukan  perhitungan  ukuran  pemesanan
yang  ekonomis  diketahui  permintaan  hasil simulasi  sebesar  1076  unit/tahun;  biaya  Pesan (A) sebesar Rp600.000,00/pesan; Biaya Simpan  (H)  sebesar  Rp250.000,00/unit;  N ( ∝ =5%) sebesar 0,005 unit; Ongkos
Kekurangan  (Cu)  sebesar  Rp650.000,00. Berikut adalah perhitungan (𝑄 𝑂 ) pada material kWh METER 5-80 A.
𝑄 𝑂 =   √ 2𝐷(𝐴 +   𝐶 𝑈 𝑥 𝑁) 𝐻
=   √ 2 𝑥 1076 (6.000.000. +650.000 𝑥 0,005) 250.000
= 72 unit/pesan Berdasarkan perhitungan nilai 𝑄 𝑂 di atas, maka didapatkan  kuantitas  pemesanan (𝑄 𝑂 ) pada material kWh METER 5-80 A sebesar 72 unit.

## Tabel 10. Hasil Perhitungan Kuantitas Pemesanan EOQ Probabilistik
Nama Material Permintaan (D) biaya Pesan (A) Biaya Simpan (H) Ongkos Kekurangan (Cu) N ( ∝ =5%) Kuantitas Pemesanan (𝑸 𝑶 ) MCB 16 A 321 unit/tahun Rp600.000 /pesan Rp250.000 /unit Rp650.000 /unit 0,003 unit 47 unit/pesan MCB 25 A 340 unit/tahun Rp85.000 /pesan Rp25.000 /unit Rp100.000 /unit 0,004 unit 48 unit/pesan CABLE POWER NFA2X-T 3X70+1X70 99.022 meter/tahun Rp300.000 /pesan Rp5.000 /unit Rp10.000 /meter 0,60 meter 3481 meter/pesan yang dibuatkan 4000/pesan Hasil  Perhitungan  Kuantitas  Pemesanan  EOQ Probabilistik dapat dilihat pada Tabel 11. Hasil
Perhitungan kuantitas pemesanan EOQ Probabilistik  pada material MCB 16 A sebesar 47  unit/pesan,    pada  MCB  25  A  sebesar  48 unit/pesan,  pada  CABLE  POWER  NFA2X-T 3X70+1X70  sebesar  3481  meter/pesan  yang dibuatkan 4000/pesan

## Menghitung Tingkat Pelayanan (ղ)
Pada  Material  kWh  METER  5-80  A, dalam melakukan perhitungan tingkat pelayanan,  perlu  diketahui  nilai  tingkat permintaan yang permintaan tidak dipenuhi (N) sebesar  0,005;  permintaan  (D)  sebesar  1076 unit/tahun dan lead time sebesar 0,041.
ղ = 1 − 𝑁
𝐷 𝑥 𝐿 = 1 − 0,005
1076𝑥 0,041
= 1 - 0,005 44116
= 1- 0,00000011
= 0,99
= 99%
Hasil perhitungan  Tingkat  Pelayanan (ղ) pada material  lainnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  12. Berdasakan  hasil  perhitungan  diketahui  pada materia  MCB  16  A  sebesar  99%,  MCB  25  A sebesar  99% dan  CABLE POWER  NFA2X-T 3X70+1X70 sebesar 99%.
Tabel 11. Tingkat Pelayanan Material
Nama Material Permintaan tidak dipenuhi (N) Permintaan lead time Tingkat Pelayanan (ղ) MCB 16 A 0,003 321 ( unit/tahun) 0,10 99% MCB 25 A 0,004 340 ( unit/tahun) 0,95 99% CABLE POWER NFA2X- T 3X70+1X70 0,60 99.022 (meter/tahun) 0,035 99%
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Perencanaan Dan Pengendalian Persediaan Material | Febrina | Aisyah | Rudi
Sehingga,  disimpulkan  bahwa  perusahaan dapat mencapai tingkat pelayanan yang cukup tinggi yaitu 99%.

## Frekuensi Pemesanan
Pada  kWh  METER  5-80  A  diketahui permintaan  hasil  simulasi  sejumlah  1076 unit/tahun  dan  kuantitas  pemesanan  yang ekonomis  sejumlah  72  unit/pesan.  Pada  Tabel 13 ditunjukkan perbandingan frekuensi pemesanan  hasil  simulasi  dengan  kebijakan perusahaan.
𝐼 = 𝐷 𝑄 𝑂 = 1076 72 = 15 kali

## Tabel 12. Perbandingan Frekuensi Pemesanan
Nama Material Hasil Penelitian (Kali) Perusahaan (Kali) MCB 16 A 7 9 MCB 25 A 7 11 CABLE POWER NFA2X-T 3X70+1X70 24 33 Berdasarkan  perhitungan  diketahui  bahwa frekuensi hasil simulasi lebih rendah dibandingkan kebijakan perusahaan.

## Safety Stock
Dengan menggunakan service level 95%, maka 𝑍 ∝ sebesar 1,65. Pada kWh METER 5- 80 A diketahui nilai standar deviasi permintaan sebesar  7  unit.  Berikut  ini  adalah  perhitungan safety  stock pada  material  kWh  METER  5-80 A. Hasil perhitungan Safety stock pada material lainnya dapat dilihat pada Tabel 14.
𝑆𝑎𝑓𝑒𝑡𝑦 𝑆𝑡𝑜𝑐𝑘 =   𝑍 ∝ 𝑥 𝑆 𝑑 = 1,65 x 7 = 12 unit
Tabel 13. Hasil Perhitungan Safety Stock Nama Material 𝒁 ∝ Standar Deviasi Safety stock MCB 16 A 1,65 3 5 unit MCB 25 A 1,65 4 7 𝑢𝑛𝑖𝑡 CABLE POWER NFA2X-T 3X70+1X70 1,65 920 1518 meter
Berdasarkan  perhitungan  diatas  diketahui bahwa pada material  MCB 16A, MCB 25 A, dan CABLE POWER berturut-turut dibutuhkan 5  unit,  7  unit,  1518  meter  sebagai  persediaan pengaman  untuk  mengantisipasi  kekurangan persediaan.

## Menghitung Reorder Point
Reorder  point digunakan  sebagai penanda kapan melakukan pemesanan material ulang  pada  supplier.  Berikut  ini  adalah perhitungan reorder  point pada  material  kWh METER 5-80 A.
𝑅𝑒𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑃𝑜𝑖𝑛𝑡  =   (𝐷 𝑥 𝐿) +  𝑆𝑆 = (1064 𝑥 0,057) + 12 = 73 𝑢𝑛𝑖𝑡/𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛
Berdasarkan perhitungan diketahui bahwa pada material kWh METER 5-80A titik pemesanan kembali  sebesar  73  unit  artinya  perusahaan harus  memesan  kembali  saat  material  tersisa 73.  Hasil  Perhitungan  reorder  point  pada material lainnya dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel  14.  Hasil  Perhitungan  Reorder  Point Material
Nama Material Lead Time Safety Stock Reorder Point MCB 16 A 0,15 5 unit 54 𝑢𝑛𝑖𝑡 MCB 25 A 0,13 7 𝑢𝑛𝑖𝑡 53 𝑢𝑛𝑖𝑡 CABLE POWER NFA2X-T 0,05 1518 meter 6469 meter
Pada  material  MCB  16  A    titik  pemesanan kembali sebesar  54. Pada material MCB 25 A titik  pemesanan  kembali  sebesar  53.  Pada material CABLE POWER NFA2X-T 3X70+1X70  titik pemesanan kembali sebesar 6469 meter.

## Menghitung Total Biaya Persediaan
Berikut  adalah  perhitungan  total  biaya persediaan pada masing-masing material :
1. kWh METER 5-80 A
Dalam  melakukan  perhitungan  total  biaya persediaan  perlu  diketahui  permintaan  (D) sebesar  1076  unit/tahun;  harga  material  (P) sebesar  Rp.  1.655.000/unit;  biaya  pemesanan (A) sebesar Rp600.000,00/pesan; Biaya penyimpanan  sebesar  Rp250.000/unit;  Jumlah pemesanan  yang  ekonomis  ( 𝑄 𝑂 ) sebesar  27 unit/pesan; safety  stock sebesar  12  unit;  biaya kekurangan material ( 𝐶 𝑈 ) sebesar Rp650.000/unit;  Ekspektasi  permintaan  yang tak terpenuhi (N) sebesar 0,005 unit. Berikut ini
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Perencanaan Dan Pengendalian Persediaan Material | Febrina | Aisyah | Rudi
adalah  perhitungan  total  biaya  persediaan dengan harga  pada material kWh METER 5-80 A.  Hasil  perhitungan  total  biaya  persediaan pada material lain dapat dilihat pada Tabel 16.
𝑇𝐼𝐶 = 𝐷 𝑥 𝑃 + 𝐴. 𝐷 𝑄 𝑂 + 𝐻  ( 𝑄 𝑂 2 + 𝑆𝑆) + 𝐶 𝑈 𝐷 𝑁 𝑄 𝑂 = 1076 𝑥 Rp1.655.000,00 + 𝑅𝑝600.000,00 𝑥 1076 27
+ 𝑅𝑝250.000,00  ( 27 2 + 12)
+ 𝑅𝑝650.000,00𝑥 1076 𝑥 0,005
27
=  𝑅𝑝1.780.780.000, +Rp23.911.111,11  + 𝑅𝑝6.375.000 + 𝑅𝑝129.518 =  𝑅𝑝1.811.195.630 /𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 Tabel  16.  Hasil  Perhitungan  Total  Biaya ..................... Persediaan Material Nama Material Total Biaya Persediaan MCB 16 A Rp56.507.080 MCB 25 A Rp59.519.916 CABLE POWER NFA2X-T 3X70+1X70
Rp5.471.375.183

## Perbandingan  Biaya  Kondisi  Awal  dengan Hasil Penelitian
Hasil  perhitungan  dengan  metode Simulasi  Monte  Carlo  dan  EOQ  Probabilistik akan  dibandingkan  dengan  kondisi  awal perusahaan.  Pada  Tabel  17  ditunjukkan  hasil perhitungan  total  biaya  persediaan  dengan harga  material  serta  tanpa  harga  material. Berdasarkan  hasil  perhitungan  diketahui  total biaya  persediaan  hasil  penelitian  lebih  rendah dibandingkan dengan kondisi awal.

## Tabel 17. Perbandingan Total Biaya Persediaan Material
Nama Material Tanpa Harga Dengan Harga Kondisi Awal Hasil Penelitian Selisih Efiesiensi (%) Kondisi Awal Hasil Penelitian Selisih Efisiensi (%) kWh METER 5- 80 A Rp30.415.629 Rp21.015.236 Rp9.400.394 31% Rp1.811.195.629 Rp1.801.795.236 Rp9.400.394 0,52% MCB 16 A Rp1.412.710 Rp1.295.080 Rp117.629 8% Rp56.624.710 Rp56.507.080 Rp117.629 0,21% MCB 25 A Rp1.467.378 Rp1.379.916 Rp87.462 6% Rp59.607.378 Rp59.519.916 Rp87.462 0,15% CABLE POWER Rp27.740.366 Rp25.165.183 Rp2.575.183 9% Rp5.473.950 Rp5.471.375.183 Rp2.575.183 0,05% Jumlah Rp61.036.084 Rp48.855.416 Rp12.180.667 100 % Rp7.401.378.084 Rp7.389.197.416 Rp12.180.667 100 %

## PEMBAHASAN Analisis Peramalan Permintaan Dengan Simulasi Monte Carlo
Pada  Tabel  5  hingga  8  ditunjukkan hasil  simulasi  pada  masing-masing  material. Berdasarkan hasil Simulasi didapatkan permintaan  material  kWh  METER  5-80  A sejumlah 1076 unit dengan rata-rata 4 unit per hari,  material  MCB  16  A  sejumlah  321  unit dengan rata-rata 2 unit per hari, material MCB 25 A sejumlah 340 unit dengan rata-rata 2 unit per hari, material CABLE POWER NFA2X-T 3X70+1X70 sejumlah 99.022 dengan rata-rata 381 meter per hari.
Tabel 18. Akurasi Hasil Simulasi Permintaan
Nama Material Data Aktual Hasil Simulasi MAPE kWh METER 5-80 A 1034 unit/tahun 1076 unit/tahun 50%
Nama Material Data Aktual Hasil Simulasi MAPE MCB 16 A 307 unit/tahun 321 unit/tahun 30% MCB 25 A 328 unit/tahun 340 unit/tahun 37% CABLE POWER 94792 Meter/tahun 99.022 meter/tahun 62%
Pada  Tabel  18  ditunjukkan  hasil perhitungan  MAPE.  Berdasarkan  kategori MAPE diketahui bahwa nilai akurasi peramalan permintaan  termasuk  pada kategori  layak  atau dapat  diterima  pada  kWh  METER  5-80  A, MCB 16 A, MCB 25 A dan buruk pada CABLE POWER NFA2X-3X70+1X70.

## Analisis  Metode  Economic  Order  Quantity Probabilistik
EOQ  Probabilistik    adalah  model pengendalian  persediaan  yang  digunakan  saat permintaan  dan  waktu  tunggu  tidak  pasti (Istiningrum,  dkk.,  2021).    Pada  penelitian  ini
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Perencanaan Dan Pengendalian Persediaan Material | Febrina | Aisyah | Rudi
menggunakan metode Economic Order
Quantity Probabilistik.
Pada  material  kWh  METER  5-80  A
perhitungan kuantitas pemesanan EOQ Probabilistik  sebesar  72  unit/pesan  dapat mencapai  keseimbangan  di  antara  biaya persediaan  sehingga  total  biaya  persediaan menjadi ekonomis. Safety stock sebesar 12 unit
serta reorder point sebesar 73 unit, yang artinya perusahaan  harus  melakukan  pemesanan kembali saat persediaan tersisa 73 unit dengan Safety  stock sebesar  12  unit  dan  memesan sejumlah  72  unit  kepada  supplier.  Pada  Tabel 19  ditunjukkan  Perbandingan  Perhitungan EOQ Probabilistik dan Kebijakan Perusahaan

## Tabel 19. Perbandingan perhitungan EOQ Probabilistik dan Kebijakan Perusahaan
Nama Material Kuantitas Pemesanan Frekuensi Pemesanan dalam setahun (Kali) SS (Unit) ROP (Unit) EOQ Perusahaan EOQ Perusahaan kWh METER 5-80 A 72 unit 27 unit 15 39 12 unit 73 unit MCB 16 A 46 unit 30 unit 7 9 6 unit 53 unit MCB 25 A 46 unit 33 unit 7 11 7 unit 49 unit CABLE POWER NFA2X-T 3X70+1X70 4000 meter 2000 meter 25 33 1394 mter 6361 meter Perbandingan Total Biaya Persediaan Hasil Penelitian Dan Perusahaan Gambar 2.  Perbandingan Total Biaya Persediaan  kWh  METER  5-80  A dan  CABLE  POWER  NFA2X-T 3X70+1X70. Pada Gambar 2 ditunjukkan perbandingan  biaya  material  kWh  METER  5- 80  A  dan    CABLE  POWER  NFA2X-T 3X70+1X70.  Berdasarkan  hasil  perhitungan didapatkan  total  penurunan  biaya  persediaan pada  material  kWh  METER  5-80  A  sebesar Rp9.400.394. Penurunan total biaya memberikan  efisiensi  biaya.  Efisiensi  biaya tanpa  harga  material  sebesar  31%  dan  dengan harga  material  sebesar  0.52%  dari  total  biaya kebijakan kondisi awal.
Pada material CABLE POWER NFA2X-T 3X70+1X70 terjadi penurunan biaya persediaan  sebesar  Rp2.575.183.  isiensi  biaya tanpa harga sebesar 9% dan tanpa harga sebesar 0.05% dari total biaya kebijakan kondisi awal. Pada Gambar 3 ditunjukkan perbandingan  biaya  material  MCB  16  A  dan MCB  25  A.  Pada  material  MCB  16  A  terjadi
penurunan biaya persediaan sejumlah
Rp117.629. Gambar 3.  Perbandingan Total Biaya Persediaan MCB 16 A dan MCB 25
A.
Penurunan  total  biaya  memberikan efisiensi  biaya.  Efisiensi    biaya  tanpa  harga sebesar  8%  dan  dengan  harga  sebesar  0.21% dari total biaya kebijakan kondisi awal.
Pada  material  MCB  25  A  terjadi penurunan biaya persediaan sebesar Rp87.462. Penurunan  total  biaya  memberikan  efisiensi biaya. Efisiensi biaya tanpa harga 6% dan tanpa harga sebesar 0.15% dari total biaya kebijakan kondisi awal.
Pada  penelitian  ini  diketahui  bahwa metode  EOQ  Probabilistik  dapat  menurunkan total  biaya  persediaan  pada  masing-masing material.  Fenomena  ini  juga  selaras  dengan penelitian  oleh  Oktavia  &  Sugioko  (2022) dimana  perusahaan  XYZ  dapat  menghemat biaya hingga menjadi Rp647.226 jika menggunakan metode EOQ Probabilistik.
Penurunan  total  biaya  persediaan dengan Economic Order Quantity Probabilistik dapat  memberikan  efisiensi    operasional  pada manajemen  persediaan  yang    meningkatkan
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Perencanaan Dan Pengendalian Persediaan Material | Febrina | Aisyah | Rudi
profitabilitas  bagi  perusahaan  yang  ditandai dengan  penurunan  total  biaya  persediaan. Selain itu, kuantitas pemesanan EOQ Probabilistik dapat mengurangi risiko overstock dan persediaan tersedia dalam jumlah yang cukup.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan pengolahan data dan analisis yang telah dilakukan berikut merupakan kesimpulan yang dapat diambil.
1. Berdasarkan hasil Simulasi Monte Carlo 1. diketahui  permintaan  dan  rata-rata  per  hari pada  material  kWh  METER  5-80  A,  MCB 16  A,  MCB  25  A,  CABLE  POWER NFA2X-T 3X70+1X70 berturut-turut sebesar  1076  unit/tahun  dan  4  unit/hari, 321/tahun  dan  2  unit/hari,  340  unit/tahun dan 2 unit/hari, 99.022 meter/tahun dan 381 meter/hari.
2. Dengan metode EOQ Probabilistik diketahui kuantitas pemesanan yang ekonomis  material  kWh  METER  5-80  A adalah  72  unit; reorder  point 73  unit    dan safety  stock 12  unit.  Pada  MCB  16  A kuantitas pemesanan  yang ekonomis adalah 47  unit; reorder  point 54  unit    dan safety stock 5  unit.  Pada  material  MCB  25  A diketahui kuantitas pemesanan yang ekonomis  adalah  48  unit; reorder  point sebesar  53  unit  dan safety  stock sebesar  7 unit.  Pada  CABLE  POWER  NFA2X-T 3X70+1X70  diketahui kuantitas pemesanan yang ekonomis adalah 4000 meter; reorder point sebesar  6469  meter    dan safety  stock sebesar 1518 meter.
3. Perhitungan total biaya persediaan
dilakukan  dengan  menggunakan  metode Simulasi
Monte Carlo dan EOQ Probabilistik pada material kWh METER 5- 80  dengan  penurunan  biaya  persediaan
sebesar  Rp9.400.394;  pada  MCB  16  A dengan penurunan biaya persediaan sebesar Rp117.629;  pada  material  MCB  25  A dengan penurunan biaya persediaan sebesar Rp87.462;  pada  material  CABLE  POWER NFA2X-T  3X70+1X70  dengan  penurunan biaya  persediaan  sebesar  Rp2.575.183. Total Penurunan total biaya persediaan hasil penelitian  pada  seluruh  material  sejumlah Rp12.180.667,79.

## DAFTAR PUSTAKA
Diniaty, Dewi. 2020. “Pengendalian Persediaan Barang  Dagang  Menggunakan  Model Probabilistik  (Studi  Kasus:  Toko  XYZ) Merchandise  Inventory  Control  Using Probabilistic  Model  (Case  Study :  XYZ Store).” Jurnal  Sains,  Teknologi  Dan Industri 18(1):87. doi: 10.24014/sitekin.v18i1.9809. Istiningrum  Mau,  Andian  Ari,  Laily  Maudy Munandar, and _ Sono. 2021. “Reducing
Spare  Part  Inventory  Cost  with  Shortage Elimination through Probabilistic Economic  Order  Quantity.” Kinerja 25(2):179–91.
doi:
10.24002/kinerja.v25i2.4371.
Limansyah,  Taufik,  and  Dharma  Lesmono. 2019.  “Probabilistic  Inventory  Model with  Expiration  Date  and  All-Units Discount.” IOP  Conference  Series:
Materials  Science  and  Engineering 546(5). doi: 10.1088/1757- 899X/546/5/052042. Oktavia, Nurike, Rapni Nasution, and Wahyuni Amalia. 2022. “Penentuan Level Optimum  Persediaan  Spare  Parts  Di  PT. XYZ Menggunakan Minimum Maximum Stock  Level  (MMSL).” Tekinfo:  Jurnal Ilmiah  Teknik  Industri  Dan  Informasi
11(1):42–54. doi: 10.31001/tekinfo.v11i1.1686